R und RStudio installieren

Installieren Sie die Programme R und RStudio. Beides ist freie und quelloffene Software, die auf Windows-, Macintosh- und Linux-Betriebssystemen läuft.

• R wird unter ⊕R: http://cran.r-project.org http://cran.r-project.org bereit gestellt. Laden Sie die Installationsdateien für Ihr Betriebssystem herunter und folgen Sie den entsprechenden Installationsanweisungen.

• RStudio finden Sie unter⊕RStudio: http://www.rstudio.com/ide/download/desktop http://www.rstudio.com/ide/download/desktop. Auch hier wählen Sie die für Ihr Betriebssystem passende Version aus. Der Rest sollte selbsterklärend sein.

Arbeiten mit R und RStudio

R hat je nach Betriebssystem nur eine sehr eingeschränkte oder sogar gar keine grafische Benutzeroberfläche. Diese Anleitung nutzt die Benutzeroberfläche RStudio, um komfortabel mit R arbeiten zu können. Öffnen Sie also zunächst einmal RStudio.

Figure 1: RStudio Startbildschirm

Das Programm teilt den Bildschirm in ⊕R läuft links (unten) in der Consoledrei (manchmal auch vier) Fenster auf. Das linke (ggf. untere) Fenster ist unter dem Reiter Console für R reserviert. Alle anderen Fenster enthalten hilfreiches Zubehör von RStudio.

Zunächst wird Ihnen angezeigt, welche R-Version Sie installiert haben. Für diese Einführung habe ich z.B. die Version 3.5.2 in einer 64 Bit Linux-Version verwendet. Es wird ihnen außerdem mitgeteilt, dass R eine freie Software ist und dass Sie mehr über die Lizenz erfahen können, wenn Sie licence() eingeben. Tippen Sie doch einmal licence() und drücken Sie dann die Eingabetaste. Sie sollten jetzt die folgende Anzeige ausgegeben bekommen:

⊕licence() erzeugt eine Ausgabe der R-Lizenz

licence()

## 
## This software is distributed under the terms of the GNU General
## Public License, either Version 2, June 1991 or Version 3, June 2007.
## The terms of version 2 of the license are in a file called COPYING
## which you should have received with
## this software and which can be displayed by RShowDoc("COPYING").
## Version 3 of the license can be displayed by RShowDoc("GPL-3").
## 
## Copies of both versions 2 and 3 of the license can be found
## at https://www.R-project.org/Licenses/.
## 
## A small number of files (the API header files listed in
## R_DOC_DIR/COPYRIGHTS) are distributed under the
## LESSER GNU GENERAL PUBLIC LICENSE, version 2.1 or later.
## This can be displayed by RShowDoc("LGPL-2.1"),
## or obtained at the URI given.
## Version 3 of the license can be displayed by RShowDoc("LGPL-3").
## 
## 'Share and Enjoy.'

Das ist ein typisches Verhalten von R: Sie geben einen Befehl ein, drücken die Eingabetaste und bekommen eine Ausgabe.

Arbeiten mit Projekten

Bevor Sie sich R genauer ansehen, legen Sie aber zunächst einmal ein Projekt an. Das ist wichtig, um später all ihre Daten und Berechnungen einfach wieder zu finden. Klicken Sie im Menü File auf New Project ….

Figure 2: Dialogfelder zur Erstellung eines neuen Projektes

Im folgenden Dialogfed wählen Sie zuerst New Directory, dann New Project und geben Sie schließlich den Ordner an, in dem Sie Ihr Projekt speichern wollen, z.B. “~/Dokumente/Studium/Statistik/R Einstieg”. In diesem Ordner werden nun alle Daten, Skripte etc. abgelegt, die Sie im weiteren Verlauf erstellen.

(24 + 54 + 19 + 30) / 4

## [1] 31.75

alter <- c(24, 54, 19, 30)

alter

## [1] 24 54 19 30

ls()

## [1] "alter"

Summe <- sum(alter)

N <- length(alter)

Summe / N

## [1] 31.75

mean(alter)

## [1] 31.75

Hilfe finden

⊕Hilfe mit ? aufrufen

Zu jeder Funktion gibt es einen Hilfstext, den Sie mit einem voran gestellten ? aufrufen können. Geben Sie z.B. einmal ?mean ein.

Figure 4: Ausschnitt aus der Hilfeseite für die Funktion mean()

Im rechten unteren Fenster wird die entsprechende Hilfeseite aufgerufen. Diese Seiten sind immer gleich aufgebaut: Zuerst gibt es unter Description eine kurze Beschreibung, was die Funktion macht. Unter Usage sehen Sie, welche Eingaben erwartet werden und was die Standardeinstellungen sind. Im Abschnitt Arguments werden alle Argumente beschrieben, die die Funktion enthält. Diese Argumente werden auf manchen Hilfseiten unter dem Stichwort Details ausführlicher beschrieben. Unter Value wird beschrieben, welche Ausgaben erzeugt werden. References nennt Literaturangaben, auf die sich die Funktion bezieht. Unter See Also werden verwandte Funktionen angezeitgt. Schließlich sind die Beispiele unter Examples oft sehr hilfreich, um zu verstehen, wie die Funktion verwendet wird.

Für die Funktion mean() muss man also mindestens angeben, auf welche Daten (x) sie angewendet werden soll. Das Argument trim = 0 legt fest, dass die Daten nicht getrimmt werden. (Es werden keine Extremwerte ausgeschlossen.) Das Argument na.rm = FALSE legt fest, dass fehlende Werte (die werden in R als NA gekennzeichnet) nicht ausgeschlossen werden, bevor der Mittelwert berechnet wird. Probieren Sie einmal aus, was das bedeutet.

mean(c(24, 54, NA, 30))

## [1] NA

R kann nicht berechnen, was der Mittelwert aller vier Werte ist, weil für einen dieser Werte keine Angabe vorliegt. Das Ergebnis ist somit wieder ein fehlender Wert (NA).

Wenn man das Argument na.rm auf TRUE setzt, wird der fehlende Wert vor der Berechnung ausgeschlossen und der Mittelwert aus den verbleibenden drei Werten berechnet.

mean(c(24, 54, NA, 30), na.rm = TRUE)

## [1] 36

Wenn Sie nicht mehr genau wissen, wie eine Funktion geschrieben wird, können Sie die ersten Buchstaben tippen und sehen, was RStudio Ihnen als Vervollständigung vorschlägt.

Figure 5: Automatische Vervollständigungsfunktion von RStudio

Wenn Sie damit nicht weiter kommen, können Sie gesuchte Inhalte ⊕Inhalte mit ?? suchenauch mit zwei vorangestellten Fragezeichen eingeben. Es werden dann alle geladenen Hilfe-Seiten nach diesem Begriff durchsucht. Wenn Sie z.B. Hilfe zur Spearman-Korrelation suchen, geben Sie ??Spearman ein. Es wird Ihnen dann angezeigt, dass es eine Funktion cor.test() gibt, die Korrelationen testet - unter anderem auch nach der Spearman-Methode.

Wenn Sie innerhalb von R die benötigte Hilfe nicht bekommen, finden Sie sie bestimmt im Internet. ⊕Internet: ‘r Suchbegriff’ in die Suchmaschiene eingebenGeben Sie Ihre Frage nach dem Muster “r Inhalt” in Ihre Suchmaschiene ein. Ihre Frage wurde bestimmt schon einmal gestellt und kompetent beantwortet.

Daten eingeben

Sie haben bereits eine Methode kennen gelernt, Daten einzugeben nämlich, in dem Sie sie mit c() aneinander hängen und mit <- einem Objekt ⊕Objektname <- c(Daten)zuweisen. Das ist natürlich nur für kleine Datenmengen geeignet.

Normalerweise werden statistische Datensätze in Form ⊕data.frame() einer Datenmatrix angelegt, bei der jede Zeile einer statistischen Einheit (z.B. einer befragten Person) entspricht und jede Spalte einer Variable. In R ist so eine Datenmatrix ein data.frame().
Erstellen Sie erst einmal einen leeren data.frame() und weisen Sie ihm dem Objekt dat zu, …

dat <- data.frame()

… öffnen Sie mit fix() die Datenmatrix und geben Sie die Daten wie in Abbildung 6 ein.

fix(dat)

Figure 6: Data Editor zur Eingabe von Daten in die Datenmatrix

Schließen Sie nun den Data Editor (mit Quit) und betrachten Sie dann das Ergebnis in R:

dat

##    Alter Größe Geschlecht
## 1     24   176          w
## 2     54   168          w
## 3     30   193          m
## 4     19   195          m
## 5     28   157          w
## 6     27   180          w
## 7     44   172          m
## 8     60   195          m
## 9     18   185          w
## 10    21   166          m

Um einzelne Variablen in der Datenmatrix anzuwählen, geben Sie den Namen des data.frame-Objektes gefolgt von einem $ und dann dem Variablennamen an, z.B.: ⊕Variablen in data.frames auswählen: data.frame$Variablenname

dat$Größe

##  [1] 176 168 193 195 157 180 172 195 185 166

Für größere Datensätze ist es dann aber doch besser, die Daten mit externen Programmen (z.B. EpiData oder EpiInfo) einzgeben und in R zu importieren. Die zuverlässigste Art das zu tun ist es, die Daten in einem Text-Format (z.B. csv-Format) zu speichern und in R dann mit read.table() einzulesen. Diese Funktion hat sehr viele Argumente, die es ermöglichen fast jedes Text-Format korrekt zu lesen. ⊕Textdateien einlesen mit read.table()

⊕Mit dem Paket foreign Daten aus anderen Statistikprogrammen einlesen Man kann aber auch andere Datenformate problemlos einlesen. Das Paket foreign erlaubt es z.B. Dateien aus anderen Statistikprogrammen wie SAS oder SPSS einzulesen.

Pakete

Es kann sein, dass Sie für eine gewünschte Prozedur zunächst keine Funktion finden. In den meisten Fällen gibt es dann ein Zusatzpaket mir so einer Funktion, das Sie nutzen können. ⊕R-Pakete unter https://cran.r-project.org Zur Zeit stehen etwas über 14000 solcher Pakete auf den offiziellen R-Servern zur Verfügung. Sie können Sie sich unter https://cran.r-project.org ansehen.

Zuerst müssen Sie ein Paket mit dem Befehl ⊕Pakete mit install.packages() installieren

install.packages("Paketname")

installieren. Der Befehl läd das Paket automatisch herunter und installiert es.
Um ein installiertes Paket zu nutzen, muss man es dann bei jeder neuen R-Sitzung erneut laden.

⊕Paket mit library() laden

library("Paketname")

Figure 7: RStudio-Fenster Packages

R-Studio bietet Ihnen im rechten unteren Fenster unter Packages grafische Hilfsmittel zur Paketverwaltung an. Es werden dort alle installierten Pakete angezeigt. Die geladenen Pakete sind mit einem Häkchen markiert. Wenn Sie auf den Namen eines Paketes klicken, kommen Sie zu den zugehörigen Hilfe-Seiten.

Mit können Sie neue Pakete installieren.

Grafiken

Mit R können Sie sehr einfach statistische Grafiken erstellen. Sie können diese Grafiken bis ins kleinste Detail ganz genau so gestalten, wie Sie das möchten. (Dann wird es allerdings etwas komplizierter). Hier ist erst einmal ein ganz einfaches Beispiel:

boxplot(dat$Alter ~ dat$Geschlecht)

Figure 8: Boxplot der Altersangaben, aufgeteilt nach Geschlecht (fiktive Daten).

Ein paar Beispiele können Sie sich mit folgender Eingabe ansehen:

demo(graphics)

Weitere Beispiele gibt es in der R Graph Gallery https://www.r-graph-gallery.com/ und für interaktive Grafiken unter https://shiny.rstudio.com/gallery/.

History und Skript

⊕Mit Pfeil-nach-oben die letzten Funktionen wieder aufrufen

Meistens wird eine Funktion beim ersten Versuch nicht genau das machen, was Sie sich gedacht haben, sondern Sie müssen sie erst noch ein bisschen weiter bearbeiten, bevor Sie zufrieden sind. Sie müssen dann nicht jedes mal die ganze Funktion neu eintippen, sondern können mit der Pfeil-nach-oben-Taste die zuletzt ausgeführten Funktionen noch einmal aufrufen.

Figure 9: History-Fenster in RStudio

RStudio zeigt Ihnen die zuletzt verwendeten Funktionen auch (rechts oben) im Fenster History an (siehe Abb. 9). Sie können dort ausgewählte Funktionen mit in die Konsole kopieren, oder mit in eine Skript-Datei, in der Sie Ihre Arbeitsschritte speichern und protokollieren können.

Es ist unbedingt empfehlenswert, mit solchen Skript-Dateien zu arbeiten. Ein neues Skript erstellen Sie, indem Sie links oben und dann klicken. Um einzelne Funktionen aus dem Skript heraus auszuführen, klicken Sie oder drücken Sie STRG-Enter. Das gesamte Skript können Sie mit ausführen, oder Sie können in der Konsole die Funktion source() ausführen. ⊕Ein Skript mit source() auszuführen.

source("Name_der_Skriptdatei.R")

⊕Kommentieren mit #. Kommentieren Sie Ihr Skript mit #, damit Sie Ihre Arbeit später noch nachvollziehen können. Im Sinne von Nachvollziehbarkeit und Reproduzierbarkeit sollten die gesamte Datenaufbereitung und Datenanalyse als Skript speichern. Abbildung 10 zeigt ein Beispiel für solch ein Skript.

Figure 10: Beipiel für ein R-Stkript

Ergebnisse Speichern

Sie können das Skript speichern, indem Sie auf das Diskettensymbol am oberen Rand klicken. Standardmäßig wird es in den Ordner gespeichert, in dem Sie ihr Projekt angelegt haben. In der Regel ist das schon ausreichend, wenn Sie nämlich den ganzen Arbeitsablauf vom laden der Daten bis zur Berechnung der Ergebnisse in diesem Skript erledigen. Trotzdem kann es eine gute Idee sein, die Daten noch einmal separat zu speichern.

Sie können den Gesamten Workspace - also alle Objekte, die Sie im Fenster Environment sehen - mit der Funktion

⊕Workspace mit save.image() speichern

save.image("Dateiname.RData")

speichern. Die Dateinamensendung ist dabei immer “.RData”. Spater können Sie ihn dann mit ⊕Workspace mit load() laden

load("Dateiname.RData")

wieder laden.

Sie können Datensätze auch als Textdatei speichern. Hier zum Beispiel den oben erzeugten data.frame() “dat”, mit dem Dateinamen “Testdaten.txt” und mit einem Semikolon als Trennzeichen: ⊕Datensätze mit write.table() speichern

write.table(dat, "Testdaten.txt", sep = ";")

Abbildung 11 zeigt den Inhalt der erzeugten Datei. Sie lässt sich mit read.table() später wieder in R einlesen.

Figure 11: Inhalt einer mit write.table() erstellten Textdatei

read.table("Testdaten.txt", header = TRUE, sep = ";")

##    Alter Größe Geschlecht
## 1     24   176          w
## 2     54   168          w
## 3     30   193          m
## 4     19   195          m
## 5     28   157          w
## 6     27   180          w
## 7     44   172          m
## 8     60   195          m
## 9     18   185          w
## 10    21   166          m

Literatur